上一章我們淺談了何為邊緣計算，這一章呢我們給大家一起分享邊緣計算有哪些應用場景。
1、安防監控
視頻監控是安防市場的重要組成，是數據的收集端。隨著城市安防的持續投入，各社區、商場、銀行網點、道路街邊、停車場等公共環境都安裝有監控攝像頭，視頻監控、人臉識別等功能，在安防系統中發揮著重要作用。
隨著終端設備的發展，在監控攝像頭內置計算單元，通過引入邊緣計算，能夠有效地處理原始視頻流數據，避免將冗余數據上傳到云端。另外，植入人臉識別應用，對視頻數據進行解析和模型匹配，有效識別重點監控對象,使得終端設備由被動監控轉化為與主動分析與預警相結合的安防終端系統。
2、智能交通
隨著城市交通數據量的增加，用戶對海量交通信息的實時性需要也會隨之提高。如果把數據全部傳回云計算中心，將會出現帶寬資源的浪費和延時等問題，但如果把數據在邊緣服務器上進行實時分析和處理，便可根據路面實時狀況和可用資源對用戶做出相應指示。
邊緣計算在交通的應用體在智慧城市運輸和設施管理等基于地理位置的應用上，對于位置識別技術，邊緣計算可以對基于地理位置的數據進行實時處理和收集，而不必再傳送到云計算中心進行相應操作。此外，在城市視頻監控系統的應用上，可以構建融合邊緣計算模型和視頻監控技術的新型視頻監控應用的軟硬件服務平臺，以提高視頻監控系統前端攝像頭的智能處理能力，進而影響預警系統和處置機制。將“云計算”就相當于智能設備的大腦，處理相對復雜的進程，而“邊緣計算”就相當于智能設備的神經末梢，進行一些“下意識”的反應，這為長期困擾行業發展的諸多難題迎來了解決的希望。
3、智慧零售
在零售場景中，以往企業都是將各分支的數據匯總到中心位置進行分析，再進行決策和行動。而通過邊緣計算，零售店鋪可以在本地就進行數據處理和優化，這樣組織的行動反饋就能更快更及時。
邊緣計算的主要目的，是讓運算盡可能接近數據源。得益于“近距離”優勢，近在眼前的計算就不需要勞煩遠在天邊的云計算了，邊緣計算直接對終端設備收集而數據信息進行過濾處理和分析，更省時高效。同時，直接在邊緣計算節點進行數據處理，減輕了數據爆炸和高網絡流量的帶來的高壓力。
4、工業互聯網
工業互聯網，主要體現在對工業大數據的處理、模型的訓練以及工業設備的遠程優化控制。通過云計算、大數據、AI等技術賦能工業生產的智能化?，F代工業的發展，逐漸形成了云計算中心與網絡邊緣的融合邊緣側：數據的預處理、分布式協同控制、異構網絡設備的聯通等由邊緣側計算單元處理。
5、云計算中心：大數據分析、AI決策優化。
在工業領域中，具有互聯網能力的工業控制系統可以作為邊緣計算節點，將一些實時性要求較高的數據分析、智能化處理和執行單元放在這一層運行；另外一些實時性要求不高，較長周期內的大數據整理分析、AI模型訓練及生成決策事件、優化參數等任務，可以放在云計算中心執行。通過以云中心為大腦，帶動邊緣計算實現工業互聯網的智能制造。
7、智慧城市
智慧城市是目前各大城市都在積極發展的方向，也是高級別城市的目標。其演進階段是信息化、數字化、智能化，當前智慧城市正處于智能化的實現道路上。通過信息化和數字化，把城市的大部分數據結構化并收集起來，進行智能化處理決策。
智慧城市的一大特點就是數據的全面感測。遍布城市各處的廣義傳感器和智能設備，組成了龐大的物聯網，通過不間斷的檢測，來偵聽城市的核心子系統的運行情況。
隨著邊緣計算的落地，這些分布于各處的傳感器和智能設備，不必再將數據上傳至“城市大腦”云計算中心來處理，而是就近通過邊緣計算節點進行分析、預處理、聯合控制及告警，及時對數據作出反饋，這樣可以與城市大腦實現輕量級解耦。即使云計算中心出現異常故障，各個子系統也能實現一定程度的自治，將有效緩解城市大腦計算、網絡、存儲等壓力。
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